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2023-08-08 21:43 |
matlab牛顿迭代法源码
代码可以直接代入使用。 C?w<$DU uO
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- %% 牛顿迭代法 43J\8WBn@
function sol = Newton_iterative(f,x0,eps,maxiter)%(符号方程、初值、精度、最大迭代次数) zmB31' _ %sol为输出参数,sol是一个结构体,包含了迭代过程的信息 && DD BLL]^qN;Y %% 输入参数的控制 UK"}}nO@e if nargin == 3 Zp7yaz3y maxiter = 100; <DeKs?v elseif nargin == 2 QM[A;WBr7 maxiter = 100; aE7u5PM eps = 1e-6; ?~aZ#%*i8 elseif nargin < 2 || nargin > 4 =mHkXHE~: error('错误'); ySwYV end I #M%%5e ocIt@#20K %% 变量的初始化: x(k+1) = x(k) - f(x(k))/f'(x(k)) VX^o"9Ntl x_k1 = x0; %x(k)表示迭代上一次的值; }A4nJ>`tq x_k2 = x0; %x(k+1)表示迭代下一次的值; :M22P`: df = diff(f,symvar(f),1); %表示方程的一阶导数;symvar(f)查找f的自变量x ~|CJsD/ kgbobolA %% 利用牛顿迭代思想,进行数值逼近 Lh8bQH fprintf('\n%5s %20s %25s\n', '迭代次数', '近似解', '误差') -,~;qSs for k = 1:1:maxiter %迭代次数 *'9)H0 x_k1 = x_k2; %迭代序列,x0,x1,x2,x3...... 5:Yck< fx = subs(f,symvar(f),x_k1); %求f(x(k)) $^W-Wmsz dfx = subs(df,symvar(f),x_k1); IPl@ DH x_k2 = x_k1 - fx/dfx; 2qZa9^} errval = abs(double(subs(f,symvar(f),x_k2))); %每次迭代误差大小 )p$\gwr=2 %迭代过程输出 w`c0a&7 fprintf('%3d %20.15f %24.15f\n', k, x_k2, errval); 7$!`p,@we/ if errval <= eps %满足精度要求时退出迭代 Ni2]6U break;
gd337jw end a'@-"qk end G1kaF/`O %% 迭代收敛的问题 kCima/+_ if k > maxiter H-eEhI(;O disp('达到最大迭代次数,可能不收敛'); Qs|OG return iD>G!\&
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